- C语言之猴子吃桃
普通的一个普通猿
C语言算法c语言算法开发语言
目录一简介二代码实现循环实现递归实现三时空复杂度A.循环实现B.递归实现一简介猴子吃桃问题是一个经典的递推算法题目,它描述如下:一只猴子第一天摘下若干个桃子,当天吃掉了所摘桃子数的一半多一个。之后每天早上,猴子都会吃掉前一天剩下桃子数的一半多一个。直到第十天早上,猴子只剩下了一个桃子。二代码实现使用C语言来解决这个问题,可以通过循环或者递归的方式来计算猴子第一天到底摘了多少个桃子。以下是两种方法的
- 【每日一答】去年今日
开始写吧王皮皮
庆幸自己喜欢用某些东西来记录自己的生活。翻看去年十月份的动态,发现五日在老家带侄子和母亲去看了电影,而七日又是闺蜜的生日,唯独六日没有任何记录。但按照时间的推算,也是国庆和母亲在老家看望一下爷爷。期间应该也与侄子母亲通过几次电话。
- 经济学下的二宝
杨萍7
看《奇葩说》真得是大开脑洞。薛兆丰教授讲了零和游戏、负和游戏、正和游戏三个观点,把考量要不要二宝直接上升一个思维高度,在这样讨论下的二宝宝也会是高大上。梁博士现场调研后推算结果:少生、不生、不婚,未来年轻人养老压力大,赋税重,在此循环下,未来中国这个民族有可能消失。奇葩讨论热闹、有趣,教授发言严谨、风趣,社会学家分享,所有人安静,原来如此这般与你我有这么重要关系。
- 古董
泥鳅11
今天,我和妈妈一起去逛街,看了衣服和鞋子。我看见妈妈身上穿的衣服,但我从没见她买过,于是我就问妈妈,她这件衣服什么时候买的?妈妈说:"这件衣服你还没出生的时候,我就买啦!"我推算了一下,今年我9岁,所以妈妈买这件衣服的时间应该在10年以上了。我就笑着对妈妈说:"你这衣服也算得上是古董了!"我觉得这件古董妈妈穿着还挺好看的,而且也没哪里坏,但是10多年的时间是不是也有点太长了吧?我觉得妈妈真是太节约
- 《唐才子传》之刘希夷
小鹿学诗
因“年年岁岁花相似,岁岁年年人不同”而导致英年早逝者,乃刘希夷之恨也。时人谓刘希夷死于宋之问之手,此诚荒诞不经之论,从年龄上推算,刘希夷大宋之问五岁,从关系上说刘希夷是宋之问的外甥,小舅舅和大外甥常有的事,而且因年龄相差不大,故这种关系非常紧密,作为舅舅的宋之问,本身也具有非凡之才,且宋之问在年少时即以成名,其声名远在刘希夷之上,另外,刘希夷的诗比较沉郁悲凉,不受当时文风的待见,由此可知,宋之问完
- Unity IK 反向动力学 学习笔记
AI视觉网奇
aigc与数字人学习笔记
目录UnityIK反向动力学ik示例代码:UnityIK反向动力学“IK是InverseKinematic的缩写,也就是反向动力学。是根据骨骼的终节点来推算其他父节点的位置的一种方法。比如通过手的位置推算手腕、胳膊肘的骨骼的位置。”适用的场景:比如角色需要拿各种不同的东西,让角色的手能符合各种不同的东西的握持位置,这样就不用针对每种不同的东西单独制作动画了!”其他的用途其实还有比如:角色的头的旋转
- 分布式id实战
kk_0910
java
目录常用方式特征潜在问题信息安全高性能UUID雪花算法数据库生成美团Leaf方案Leaf-segment数据库方案Leaf-snowflake方案常用方式uuid雪花算法数据库主键特征全局唯一趋势递增信息安全潜在问题信息安全如果id连续递增,容易被爬虫,批量下载数据如果订单id是连续递增,容易被竞争对手推算出日交易量,这时候需要ID不规则可能泄漏本机mac地址高性能保证在高qps时候,系统也高可用
- 自动驾驶中之定位总结
江南霹雳堂雷家雷无桀
#自动驾驶之定位技术自动驾驶
1前言2典型的单个定位方式2.1基于通信的定位方法2.1.1GNSS全球卫星导航系统2.1.1.1gnss的优点与缺点2.1.1.2gnss定位技术2.1.1.2.1RTK定位技术2.1.1.2.2PPP定位技术2.1.1.2gnss定位技术总结2.1.2车联网定位2.1基于航位推算的定位方法2.1.1惯性测试单元定位IMU2.1.1.1IMU陀螺仪的三个角度2.1.1.2IMU的优缺点2.1.1
- 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论
脚踏实地的大梦想家
#深度学习深度学习概率论
目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中;如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为“猫”的概率是1,即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
- 《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
Ashleyxxihf
趣学贝叶斯统计算法统计傅立叶分析动态规划
目录1.全身黑衣服合理概率2.真的是导演组允许?3.粉丝的证据是否站得住?4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学,她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。接下来我采用一个新角度继续开辟《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。1.全身黑衣服合理概率要量化计算白敬亭穿全身黑衣服合理的概率,我们可以采用概率论的方法,结合已知信息和
- 趣学贝叶斯统计:概率密度分布(probability density function)
Ashleyxxihf
趣学贝叶斯统计r语言算法pdf概率论
目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率:导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下,具体取某个数值的概率是0,因此PDF并不直接给出某个点的概率,而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上,PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。概率密度函数(probabil
- 谁才是真正的凶手?
逸狼
java前端linux
日本某地发生了一件谋杀案,警察通过排查确定杀人凶手必为4个嫌疑犯的一个。以下为4个嫌疑犯的供词:A说:不是我。!=aB说:是C。==cC说:是D。==dD说:C在胡说!=d已知3个人说了真话,1个人说的是假话。现在请根据这些信息,写一个程序来确定到底谁是凶手。分析将ABCD的供词推算成代码A说:不是我。-->!=aB说:是C。-->==cC说:是D。-->==dD说:C在胡说-->!=d得到4个条
- 艾滋病检测里的贝叶斯公式
gyher
假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性(确实患有hiv,且检查结果为阳性)概率为100%;出现假阳性(误诊为阳性)概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性,那么这个人真携带HIV的可能性是多少?一个人的测试结果用A表示,一个是是否携带HIV用B表示,则题目可描述为:已知,,求解:又一个人是否携带HIV是互斥事件,所以:设,则:求得,
- GAN生成对抗性网络
Dirschs
深度学习GAN生成对抗网络人工智能神经网络
一、GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络,其拟合能力最好G(Generator):用于捕获数据分布的生成模型(生成图像的网络);接收到随机的噪声z,通过噪声z生成图像。尽可能多地模拟、建模和
- 阿里云10万人服务器配置多少钱一年?
gla2018
阿里云服务器服务器
阿里云10万人服务器配置多少钱一年?可以选择阿里云4核8G服务器,云服务器ECS通用算力u1是955.58元一年,云服务器c7是3000元左右一年,如果是轻量应用服务器价格会更划算一些,阿里云服务器网aliyunfuwuqi.com整理日活10万服务器配置选择及费用价格:阿里云日活10万服务器配置10万人的APP或微信小程序服务器配置如何选择?按照10万日活推算,大约是10人同时在线,可以选择4核
- c++周内秒转换北京时间
轩宇^_^
c++c++开发语言
文章内容:使用GPS板卡数据中的周和周内秒推算北京时间#include#include//将GPS周内秒转换为北京时间voidgpsSecondsToBeijingTime(intgpsWeek,intgpsSeconds){//GPS起始时间为1980年1月6日00:00:00constintgpsStartYear=1980;constintgpsStartMonth=1;constintgp
- 【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯
RIKI_1
机器学习机器学习笔记人工智能
贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。我们用()来代表在没有训练数据前假设拥有的初始概率。后验概率根据已经发生的事件来分析得到的概率。以(|)代表假设成立的情下观察到数据的概率,因为它反映了在看到训练数据后成立的置信度。联合概率是指在多元的概率分
- 28岁李佳琦“停播”,这就是你混吃等死的理由?
临公子的后花园
01不是马上要到“双11”了么,这几天电商直播已经到了白热化状态。就算没看带货直播的朋友可能也听说了,10月底的预售活动中,李佳琦和薇娅创下了累积3亿的观看量。那天晚上,我也在李佳琦直播间看了一会,高能不断,“李大喇叭”一刻不懈怠,敲锣打鼓热闹非常。第二天总销售额出来:33.27亿。推算下来,李佳琦团队实际收入大概是6-7亿。好吧,大部分人一辈子都挣不到的数字。我在吃瓜冲浪时看到有一个挺有意思的观
- 《为什么》第二章:因果推断的起源
苏耀勇
如题所示,这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。但是,这样的模型存在一个致命的缺陷,如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话,底部的钟形分布就会越来越宽,越来越散开,这意味着身高的人的后代会越来
- Task4 - 建模与调参
100MHz
1.内容介绍线性回归模型:线性回归对于特征的要求;处理长尾分布;理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用线性模型;常用非线性模型;模型调参:贪心调参方法;网格调参方法;贝叶斯调参方法;2.一些基本模型线性回归(LinearRegress
- 朴素贝叶斯算法
YuanDaima2048
机器学习算法学习算法机器学习人工智能深度学习pythonsklearn
朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯(NB)是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤等领域。朴素贝叶斯算法简单易懂,其核心思想是假设在给定目标值时,各个属性之间相互独立。在实际应用中,朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中表现出色。它不仅准确率高,而且速度快
- 21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
张九日zx
朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn,它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法,分别是高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)、多项式朴素贝叶斯(MultinomialNB)和伯努利朴素贝叶斯(BernoulliNB)。自然界的现象比较适合用高斯朴素贝叶斯来处理,而文本分类是使用多项式朴素贝叶斯或者伯努利朴
- 玄学
天降龙虾
由于我们当时缺少一些数学工具,虽然我们也想过注重使用定量描述的方法来推算事物的规律会比较好,但限于能力不足,基本没摸到头绪。加上我们一开始铺的摊子太大,后来就养成了不求精确,只求系统性、整体性好的思考习惯。每每遇到问题,都是先从整体上着眼,先划定问题的整体范围,然后再从大的方面一点一点地往细节上考虑,直到我们觉得问题在某个层面上已经不明显了为止。这种纯归纳式的思考方式解决起实际问题来方便、快捷、有
- 有书自远方来
明月劫
2010年10月1日昨儿中午去楼下取报纸,见门卫室小黑板上有我邮件,我便知道,该是振宇老师惠赠予我的书到了。是呵,按照我对中国邮政投递速度最有耐心的推算,也该是这几天到的,看来我真不应该对中国邮政绝望,能顺利收到,值得庆贺。前不久广曾老师给我寄书,还怕收不到,打算重新寄呢。好啦,好啦,就不说中国邮政了,说好心情罢。急急拆开包裹的牛皮纸,不禁感动老师的细心,书的外面还套了一个柔柔的塑料薄膜袋。《且拾
- 品牌推广:贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅
迅腾文化
大数据媒体人工智能产品运营信息可视化
在品牌推广的浩瀚海洋中,每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向,确保每一步都稳健而有力?迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理,助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广,本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中,品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性,而这一可能性,正是概率的核心所在。然而,品牌推广的复杂性在于,这个概率并非一
- 【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们
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- 机器学习:多项式模型朴素贝叶斯分类器(原理+python实现)
DocPark
机器学习python
简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,但在多项式朴素贝叶斯中,我们将单词在词组中出现的次数作为特征,因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可,变成如下方式:defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
- Java序列化进阶篇
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java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =